JP6651234B2 - 転動音予測方法 - Google Patents

Description

本開示は、転動音予測方法に関するものである。

従来、鉄道沿線での騒音を効果的に低減することが社会的な要請となっている。そして、鉄道騒音の主要な音源の一つが、車輪がレール上を転がるときに生じる転動音であることが知られており、かかる転動音を低減する方法や装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１５−１６６２３８号公報

しかしながら、前記従来の技術では、転動音が時間の経過とともに変化すること、すなわち、経時変化することに対して、注意が払われていなかった。そのため、例えば、鉄道沿線のある地点においてある時点で測定した騒音が所定の基準を満たしていても、ある程度の期間が経過した後には、前記基準を満たさなくなることがある。また、レール表面の状態悪化が一定以上進行するのを予防するために、周期を定めて保守を行うこととしているが、進行性を正確に把握できていないために、保守周期とレール表面の状態変化の関係が必ずしも最適なものとなっていない可能性がある。

ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析した結果と、他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づいて、他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を予測し、任意のレール区間における転動音を正確に予測することが可能な転動音予測方法を提供することを目的とする。これにより、レール状態の悪化を事前に予測し、ある一定以上に状態が悪化する時期を把握することにより、鉄道沿線における騒音レベルの悪化を未然に防ぐために必要かつ最小限の保守周期を明らかにすることができる。

そのために、転動音予測方法においては、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸を所定の期間に亘って測定する工程と、前記所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析する工程と、前記所定のレール区間と異なる他のレール区間におけるレール表面の凹凸を測定する工程と、前記経時変化の分析結果と、前記他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、前記他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を予測する工程と、前記他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、転動音の予測を行うソフトウェアであるＴＷＩＮＳを利用して前記他のレール区間における任意の時点での転動音を予測する工程と、を含む。

更に他の転動音予測方法においては、さらに、前記転動音は、レール、まくらぎ及び車輪から放射される転動音である。

更に他の転動音予測方法においては、さらに、前記所定の期間は、前記所定のレール区間においてレール表面の削正が行われた後の期間である。

更に他の転動音予測方法においては、さらに、前記所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定は、複数の異なる時点で行われる。

更に他の転動音予測方法においては、さらに、前記経時変化の分析は回帰分析であり、該回帰分析の結果と、前記他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、前記他のレール区間においてレール表面の削正が行われた時点を推定する。

更に他の転動音予測方法においては、さらに、前記他のレール区間における所定の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、前記他のレール区間においてレール表面の削正が行われた後に任意の期間が経過した時点での転動音を予測する。

本開示によれば、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析した結果と、他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づいて、他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を予測することにより、任意のレール区間における転動音を正確に予測することが可能である。

本実施の形態における転動音の発生メカニズムを示す図である。 本実施の形態におけるレールの頭頂面の凹凸レベル差とレールの削正を実行した日からの日数との関係を示すグラフである。 本実施の形態における転動音の予測結果を示す表である。 本実施の形態における転動音の予測結果に凹凸変化を考慮して換算した結果を示す表である。 本実施の形態における転動音の時系列変化の予測結果を示すグラフである。 本実施の形態における転動音予測方法の概略を示すフローチャートである。

以下、実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は本実施の形態における転動音の発生メカニズムを示す図である。

転動音は、鉄道用車両の車輪踏面とレールの頭頂面との接触面において、両者のミクロンオーダーの凹凸振幅によって発生した加振力により車輪とレールとが振動し、さらに、レールの振動がまくらぎやスラブにも伝搬することにより発生する音である。図１には、転動音の発生メカニズムが模式的に示されている。

そして、かかる発生メカニズムに基づいて、欧州のＥＲＲＩ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｒａｉｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）では、転動音の予測を行うためのソフトウェアであるＴＷＩＮＳ（Ｔｒａｃｋ−Ｗｈｅｅｌ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ Ｎｏｉｓｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ）が開発されている。

そこで、本実施の形態においては、ＴＷＩＮＳを利用して、転動音の予測を行うものとする。具体的には、転動音がレールの頭頂面、すなわち、表面の凹凸の変化に伴って変化することに着目し、レール表面の凹凸の測定値に基づき、ＴＷＩＮＳを利用して、転動音の予測を行う。

ところで、「発明が解決しようとする課題」の項でも説明したように、転動音は時間の経過とともに変化するが、この１つの要因は、レール表面の凹凸が時間の経過とともに変化することであると考えられる。一般に、レール表面は定期的に削正されるが、削正後には、鉄道用車両の通過に伴ってレール表面の凹凸の状態が経時変化するので、その結果、転動音も経時変化すると考えられる。したがって、多数のレール区間において時間の経過とともに変化する転動音を予測するためには、当該レール区間におけるレール表面の凹凸を、時間の経過とともに、繰り返して測定し続けることが要求される。しかし、多数のレール区間においてレール表面の凹凸の測定を繰り返して続けることは、労力等の観点から、現実的でない。

そこで、本実施の形態においては、ある一つのレール区間におけるレール表面の凹凸を所定の期間に亘って繰り返して測定し、その測定値の経時変化を分析し、該経時変化の分析結果を他のレール区間にも適用して、当該他のレール区間の任意の時点でのレール表面の凹凸を予測する。具体的には、所定のレール区間において所定の期間に亘って測定したレールの頭頂面の凹凸の変化の測定データに基づき、レールの表面（頭頂面）の凹凸の値とレールの削正からの経過時間（経過日数）との関係を導出する。該関係は、グラフ又は関数として表されることが望ましい。そして、かかる関係に基づき、任意の他のレール区間において任意の時点で測定したレール表面の凹凸の値から、当該他のレール区間におけるレールの削正からの経過時間を判断することができる。また、当該時点から任意の期間が経過した時の当該他のレール区間におけるレール表面の凹凸の値を予測することもできる。さらに、予測したレール表面の凹凸の値に基づいて当該他のレール区間における転動音を予測することもできる。

なお、図１からも理解できるように、ＴＷＩＮＳを利用して、転動音の予測を行う場合には、車輪踏面の凹凸、レールの表面（頭頂面）の凹凸、車輪の振動特性、レールの振動特性等の測定値又は測定結果から同定された値が必要であるが、ここでは、説明の都合上、レールの表面の凹凸の測定についてのみ説明する。

次に、本実施の形態における転動音予測方法を詳細に説明する。

図２は本実施の形態におけるレールの頭頂面の凹凸レベル差とレールの削正を実行した日からの日数との関係を示すグラフであり、図３は仮想的なレール凹凸に対する本実施の形態における転動音の予測結果を示す表であり、図４は本実施の形態における転動音の予測結果に凹凸変化を考慮して換算した結果を示す表であり、図５は本実施の形態における転動音の時系列変化の予測結果を示すグラフであり、図６は本実施の形態における転動音予測方法の概略を示すフローチャートである。なお、図２において、（ａ）は波長帯が３．１５〔ｃｍ〕、（ｂ）は波長帯が２５〜３１．５〔ｃｍ〕、（ｃ）は波長帯が５〜２０〔ｃｍ〕、（ｄ）は波長帯が２．５〜４〔ｃｍ〕であり、図３において、（ａ）は車両が２９０〔ｋｍ／ｈ〕で走行している時の転動音を示す表、（ｂ）は２９０〔ｋｍ／ｈ〕走行時の周波数と波長との関係を示す表であり、図４において、（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、レール、まくらぎ及び車輪から放射される転動音を表す表である。

ここでは、図６に示されるフローチャートの各ステップに沿って、転動音の予測を行うものとして説明する。

まず、ステップＳ１で、長期に亘るレール凹凸の測定を行う。具体的には、在来線又は新幹線の所定の路線における所定のレール区間でレールの表面（頭頂面）の凹凸の測定を、所定の期間に亘って、所定の頻度で、複数回行う。これにより、所定のレール区間におけるレールの頭頂面の凹凸の値の経時変化のデータを得ることができる。前記所定のレール区間は任意に設定することができる。また、前記所定の期間とは、当該区間においてレールの削正を実行した日を基準日とし、該基準日から、例えば、３５０日が経過するまでの期間であり、所定の頻度とは、例えば、５０日毎である。なお、前記期間及び頻度は、これらの数値に限定されるものでなく、適宜変更することができる。

レールの頭頂面の凹凸の測定は、変位プローブを直接頭頂面に押し当てて行うことができる。実際には、株式会社原田製作所が販売するレール頭頂面粗さ測定器（商品名「ＨＴＲ−８Ａ改」、凹凸分解能：１〔μｍ〕）を使用して行った。具体的には、前記区間における４箇所のそれぞれにおいて、約３〔ｍ〕の測定範囲で測定した。なお、測定位置は、走行痕中央であり、サンプリング間隔は１〔ｍｍ〕とした。そして、計測された凹凸のデータにより、最大エントロピー法（ＭＥＭ法）を用いてパワースペクトル密度の推定を行うと、レールの頭頂面の凹凸分布を得ることができる。

次に、ステップＳ２で、測定結果に基づいたレール凹凸変動及び日数の整理を行う。具体的には、ステップＳ１で行ったレールの頭頂面の凹凸の測定結果に基づき、所定の頻度で測定されたレールの頭頂面の凹凸の測定値と、基準日からの経過日数とを対応付け、所定の区間におけるレールの頭頂面の凹凸の値の経時変化のデータを作成する。

そして、該データを蓄積してデータベース化することが望ましい。さらに、蓄積された前記データに基づいて、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析する。例えば、レールの表面の凹凸の測定値と基準日からの経過時間（経過日数）との関係を関数化することが望ましい。このように関数化することができれば、例えば、基準日から所定の日数が経過した時点で測定されたレールの表面の凹凸の値に基づき、その後のレールの表面の凹凸の値の変化を予測することが可能となる。

例えば、図２に示されるように、所定の区間におけるレールの頭頂面の凹凸の値の経時変化のデータを、４つの波長帯（バンド）毎に整理することができる。（ａ）の波長帯は、削正によってレールの頭頂面に生じる削正痕に対応する波長成分を示すものであり、（ｂ）〜（ｄ）は、音響分析、騒音分析等で一般的に使用される１／３オクターブバンド毎にまとめたものである。

図２に示される例は、レールの削正が実行された日を基準日（０日）とし、該基準日から５０日、１５０日、２５０日及び３５０日経過した時点のレールの表面の凹凸の測定値のデータを波長帯毎に整理したものである。データの回帰分析を行った結果、図２（ａ）〜（ｄ）の各々に示されるような回帰直線を得ることができた。具体的には、最小自乗法を用いることにより、レールの表面の凹凸の値と基準日からの経過時間との関係を示す前記回帰直線を得ることができた。

次に、ステップＳ３で、測定時期Ａにおける他区間のレール凹凸の測定を行う。具体的には、前記所定のレール区間とは異なる区間である任意の他のレール区間で、所定の日にレールの表面（頭頂面）の凹凸の測定を行う。また、当該他のレール区間においてレールの削正が実行された基準日から前記所定の日までの経過日数を取得し、測定時期Ａとする。

次に、ステップＳ４で、ｘ日後のレール凹凸の予測を行う。具体的には、前記測定時期Ａから所定の日数であるｘ日が経過した日における前記他のレール区間でのレールの表面の凹凸の値を予測する。この場合、既に関数化されている前記所定のレール区間におけるレールの表面の凹凸の値と基準日からの経過時間（経過日数）との関係に従い、該関係は前記所定のレール区間のみならず前記他のレール区間においても成立するとの仮定の下で、ｘ日が経過した日における前記他のレール区間でのレールの表面の凹凸の予測値を算出する。

図２に示されるようなレールの表面の凹凸の値と基準日からの経過時間との関係は、前述のように、他のレール区間においても成立すると考えられる。したがって、他のレール区間で所定の日にレールの表面の凹凸の測定を行った結果に基づいて、前記所定の日が他のレール区間における基準日から何日経過した日であるかを判断することができる。

例えば、他のレール区間で所定の日にレールの表面の凹凸の測定を行った結果、波長帯が２５〜３１．５〔ｃｍ〕におけるレールの頭頂面の凹凸レベル差が１〔ｄＢ〕であることが判明すると、図２（ｂ）に示される回帰直線から、前記所定の日がレールの削正を実行した日である基準日から２５０日経過した日である、と判断することができる。また、例えば、前記所定の日から１年（３６５日）を経過すると、凹凸レベル差が２〔ｄＢ〕を越えた値になるであろう、と予測することができる。後述するように、予測された凹凸レベル差の値を使用し、ＴＷＩＮＳを利用して転動音の予測を行うことにより、前記所定の日から１年を経過した時における前記他のレール区間での転動音の予測値を得ることができる。

次に、ステップＳ５で、測定時期Ａにおける他区間の転動音予測計算を行う。具体的には、ステップＳ３で測定したレールの頭頂面の凹凸の測定値を使用し、ＴＷＩＮＳを利用して転動音の予測を行う。これにより、測定時期Ａにおける他のレール区間での転動音を得ることができる。

実際の計算過程ではＴＷＩＮＳを利用して、仮想的なレール状態における転動音の予測を行う。波長２〔ｍ〕の半波長である長さ１〔ｍ〕、高さ１〔ｍ〕の正弦波のレール凹凸を想定し、この上を車両が２９０〔ｋｍ／ｈ〕で走行している場合を想定して転動音を計算した。この結果から、レール、まくらぎ及び車両から放射される転動音の各周波数帯域の音の大きさを示したものが図３（ａ）に示される表である。なお、この転動音の大きさは、軌道中心から３〔ｍ〕離れ、レールレベル＋０．５〔ｍ〕の高さにマイクを設置したときに測定される転動音の大きさである。この音の大きさは、周波数特性等の補正を加えられていないものである。図３（ｂ）には、車両が２９０〔ｋｍ／ｈ〕で走行している時の周波数と波長との関係が示されている。なお、該関係は、波長×周波数＝速度、という関係に基づいて算出されたものである。

前述の仮想条件において発生する音に対して、実際に発生するレール凹凸の大きさを反映した計算を実施して、実際の転動音を予測する。実際のレール凹凸の大きさは、一般的に波高は数〔μｍ〕〜数百〔μｍ〕と、前述の想定した数字に対して非常に小さいものである。さらに、一般にレールと車輪の接触面の大きさは、長さにして１０〔ｍｍ〕程度とされるが、これ以下の波長の凹凸は、波長が小さくなるにつれて車輪が動いた際のレールを加振する力が小さくなる。よって、このような小さな波長の凹凸の影響を考慮する補正、及び発生した音に対して、鉄道騒音の測定において適用されるＡ特性により周波数別に補正を行ったレール、まくらぎ及び車輪から放射される転動音を表す表が、図４（ａ）〜（ｃ）である。

最後に、ステップＳ６で、ｘ日後における他区間の転動音計算を行う。具体的には、ステップＳ５で行ったレールの表面の凹凸の予測値を使用し、ＴＷＩＮＳを利用して転動音の予測を行う。これにより、ｘ日が経過した日における前記他区間での転動音の予測値を得ることができる。

図４（ａ）〜（ｃ）に示される５０日後、１５０日後、２５０日後及び３５０日後の値は、０日後に実測した凹凸の測定値に図２に示される凹凸の変化量を加えた値を用いて、それぞれの時期における転動音を求めたものである。

そして、レール、まくらぎ及び車輪の振動特性より算出される音との合成により、図５に示されるように、転動音の全体値とレールの削正を実行した日からの日数との関係を示すグラフを求めることができる。図５において、○は測定値に基づいて算出された転動音であり、●は図２に示されるような回帰直線による予測値に基づいて算出された転動音である。この図においては騒音値に顕著な悪化が認められないが、これは図２に示されたような凹凸の変化に基づく計算の結果によるものであり、図５に○で示された測定結果を得た地点において実施した、その後の継続的な測定の結果によく合致するものである。

このように、本実施の形態において、転動音予測方法は、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸を所定の期間に亘って測定する工程と、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析する工程と、所定のレール区間と異なる他のレール区間におけるレール表面の凹凸を測定する工程と、経時変化の分析結果と、他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を予測する工程とを含んでいる。これにより、任意のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を正確に予測することができ、任意のレール区間における転動音を正確に予測することが可能となり、また、任意のレール区間におけるレール表面の削正を行うべきタイミングを正確に判断することが可能となる。

また、転動音予測方法は、他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、ＴＷＩＮＳを用いて他のレール区間における任意の時点での転動音を予測する工程を更に含んでいる。さらに、転動音は、レール、まくらぎ及び車輪から放射される転動音である。さらに、所定の期間は、所定のレール区間においてレール表面の削正が行われた後の期間である。さらに、所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定は、複数の異なる時点で行われる。さらに、経時変化の分析は回帰分析であり、回帰分析の結果と、他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、他のレール区間においてレール表面の削正が行われた時点を推定する。さらに、他のレール区間における所定の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、他のレール区間においてレール表面の削正が行われた後に任意の期間が経過した時点での転動音を予測する。

なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することにより、当然に考え付くことである。

本発明は、転動音予測方法に適用することができる。

Claims (6)

1. 所定のレール区間におけるレール表面の凹凸を所定の期間に亘って測定する工程と、
   前記所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値の経時変化を分析する工程と、
   前記所定のレール区間と異なる他のレール区間におけるレール表面の凹凸を測定する工程と、
   前記経時変化の分析結果と、前記他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、前記他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸を予測する工程と、
   前記他のレール区間における任意の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、転動音の予測を行うソフトウェアであるＴＷＩＮＳを利用して前記他のレール区間における任意の時点での転動音を予測する工程と、
   を含むことを特徴とする転動音予測方法。
2. 前記転動音は、レール、まくらぎ及び車輪から放射される転動音である請求項１に記載の転動音予測方法。
3. 前記所定の期間は、前記所定のレール区間においてレール表面の削正が行われた後の期間である請求項１又は２に記載の転動音予測方法。
4. 前記所定のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定は、複数の異なる時点で行われる請求項１〜３のいずれか１項に記載の転動音予測方法。
5. 前記経時変化の分析は回帰分析であり、該回帰分析の結果と、前記他のレール区間におけるレール表面の凹凸の測定値とに基づき、前記他のレール区間においてレール表面の削正が行われた時点を推定する請求項１〜４のいずれか１項に記載の転動音予測方法。
6. 前記他のレール区間における所定の時点でのレール表面の凹凸の予測値に基づき、前記他のレール区間においてレール表面の削正が行われた後に任意の期間が経過した時点での転動音を予測する請求項５に記載の転動音予測方法。

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